关键的面部几何特征，如鼻梁的角度和脸颊的面积，对于提升识别精度至关重要。脸部识别技术的创新之一是热感识别模式。目前，脸部识别技术的发展趋势主要分为商业系统、主流软件和算法等几个方面。我们认为，终端设备的集成化应用需要一套完整的解决方案，大型厂商在这方面具有明显优势。脸部识别的组件主要包括软件部分，如数据库和算法；硬件部分，如摄像头模块、集成设备、传感器、芯片、IC、硬件接口电路、液晶显示屏和存储器等；以及整合软硬件的系统服务商。其中，算法是产业链的核心环节，也是技术壁垒最高的部分。从国内设计脸部识别的公司来看，主要还是提供摄像头算法等，硬件的价值可能被低估。
脸部识别的主要商业系统、主流软件和主流算法
红外LED窄带滤波技术有望成为核心要素。传统的脸部识别技术主要基于可见光图像，但这种方式存在难以克服的缺陷。近红外脸部识别系统能够彻底解决环境光照影响的问题。传统识别技术在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的要求。例如，在侧光环境下拍照时出现的“阴阳脸”现象，可能导致无法正确识别。
解决光照问题的方案包括三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但目前这两种技术还不够成熟，识别效果并不理想。基于近红外图像的人脸识别核心技术和系统，在不同光线条件下，能够拍摄不受环境光照变化影响的近红外人脸图像，结合先进的算法，能够实现高识别率。
不受环境光影响的近红外人脸图像
近红外人脸识别包括两部分：主动近红外人脸成像设备和相应的光照无关人脸识别算法。使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像，配合相应波段的光学滤片，可以得到环境无关的人脸图像，人脸图像只会随着人与摄像头的距离变化而单调变化。
在此图像上采用特定的特征提取方式，如局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征，可以进一步消除图像的单调变化，得到完全与光照无关的特征表达。近年来，近红外人脸识别在实际生活中已经有许多应用，例如：“深圳－香港生物护照自助通关系统”，“澳门－珠海生物护照自助通关系统”，“北京机场 T3 航站楼自助通关系统”等，均取得了良好的效果。
主动近红外人脸成像设备能为人脸识别提供不受环境光影响的、高质量的人脸图像。所谓的高质量包括：图像亮度合适、均匀、对比度合适、不存在过度曝光等。主动近红外人脸成像设备一般包括以下单元：
在相应波段强度高于环境光的主动近红外光源，通常为高功率 850nm 和 940nm 红外LED；
能够接收近红外光的摄像头，通常为 CCD 图像传感器。CCD 具有体积小、重量轻、失真度小、功耗低、可低压驱动、抗冲击、抗振动、抗电磁干扰强的优点，因此被广泛应用于各种图像采集系统。在人脸识别系统中的 CCD 基本上是硅衬底的，其光谱响应范围为 400nm~1100nm，该范围也就是窄带滤光片要考虑的光谱范围；
窄带滤光片，置于摄像头镜头外，允许近红外光通过的同时过滤环境光。主要用来隔离干扰光，透过信号光，充分突显有用信息，减小干扰信息，为后续的图像处理和识别奠定基础。
技术上，红外 LED 窄带滤光片有望成为核心因素。目前有些方案采用隔离可见光透过红外光的红外玻璃作为滤光片，然而普通的红外玻璃只是隔离了可见光和紫外光，并没有隔离干扰光中处于红外波段的部分。因此，想要得到良好的抗干扰效果，必须采用窄带滤光片。
普通吸收型颜色滤光片与窄带滤光片曲线比较
850nm LED 的光谱分布
窄带滤光片的选取需要考虑多个光学指标，包括带宽、中心波长、截止波长、截止深度、峰值透过率、产品厚度等。从近期摄像头与 AR 的发展来看，国内的光学公司已成为主力供应商，这反映出国内的光学实力足以满足消费电子及特殊显示的需求，窄带滤光模组预计国际大客户仍会采用国内供应商。
下一篇：